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摘要
传统抽样调查往往是调查某个时段某类群体的个体属性和出行信息,难以确定个体的连续活动模式和活动特征。而利用大数据进行连续的特征追踪、动态观测和分析个体的空间活动特征成为可能。首先分析传统抽样调查与大数据挖掘的差别与关系,进而总结北京、上海、广州城市交通综合调查的演变历程及特点。以广州市为例进行实证研究,梳理2017年广州市第三次交通综合调查的框架和特点,从挖掘特殊指标、实现多源数据相互补充与校核两个层面探讨大数据在交通综合调查中的作用。
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传统抽样调查往往是调查某个时段某类群体的个体属性和出行信息,难以确定个体的连续活动模式和活动特征。而利用大数据进行连续的特征追踪、动态观测和分析个体的空间活动特征成为可能。首先分析传统抽样调查与大数据挖掘的差别与关系,进而总结北京、上海、广州城市交通综合调查的演变历程及特点。以广州市为例进行实证研究,梳理2017年广州市第三次交通综合调查的框架和特点,从挖掘特殊指标、实现多源数据相互补充与校核两个层面探讨大数据在交通综合调查中的作用。
